リモート・常駐 併用の案件一覧

AI（AWS Bedrock）を利用したアプリ構築・開発作業

• システムアーキテクト兼プロジェクト（サブ）リーダとして、
  要件や要望からアプリを具現化し、他メンバーを導く役割
• Web開発、クラウド開発・構築、
  クラウドネイティブに構築（コンテナ・マイクロサービス対応）

背景
海外拠点を持つクライアントでWindows関連の統合PJが現在始動予定

作業内容
現状調査（ヒアリングなど）実施から始め、計画を立て構築までリードしていただく

【スクラムマスター】
　・スクラムの促進と支援　・チームのサポート
　・プロダクトオーナーの支援　・組織の支援

・アジャイルスクラムに関する知識
　・コミュニケーション能力
　 (ステークホルダーやチームメンバーとの効果的なコミュニケーション)
　・コーチング能力
　(チームメンバーの成長を促し、自己組織化を支援するためのコーチングスキル)
　・問題解決能力(チームの障害を迅速に特定し、解決する能力)

概要：
広報DXを推進するための業務支援ツールの開発をご対応いただきます。
AWS環境でのNext.jsを利用したバックエンド開発がメインとなります。
現状機能としては一通り実装済みでここから各機能の機能拡充もしくは
各種外部サービスのアプデ対応となります。

対応工程：
要件定義〜運用・保守

開発体制：
事業責任者である取締役兼エンジニアと開発エンジニアの2名。

某金融機関でLLM構築のプロジェクトが走っています。LLM構築の人的リソースが不足している為、LLM構築、信用リスクモデル構築が出来る方を募集します。

・金融機関のローカルLLM構築、または信用リスクモデル構築の経験のある方

ダッシュボード構築
顧客折衝

【概要】
エンド企業内でtableauへのリプレイスを検討している。
まずはtableauでやりたい事が出来るか。について小規模で推進

・tableauでのダッシュボード構築経験

概要：
・クリエイター向けのサービスの新規開発やそれに伴う各種改善をご担当いただきます。
・作業としてはリリース済みのサービス・関連システムのサーバーサイドアプリケーションに関わるものがほとんどですが、既にリリースが決まっているサービスもあり、ゆくゆくは様々なサービスに触れることが可能です。
・今後新しい”インフラ”になりうるであろうサービスで、フルスタックに幅広に経験を積み活躍することができます。

求める人物像：
・サービス内容を深く理解し、よりよいコンテンツを生み出すためのクリエイティブな発想力
・積極的なコミュニケーションをとり、自主的に意見を出そうとするマインド
・スピード感を持って変化する環境下に面白みを見いだせる
・アジャイル環境での開発経験
・各種SNS,インフルエンサーマーケティング等への興味

体制：
シニアクラス1名につきミドル・ジュニアクラス4,5名のチームが複数
今回はシニアクラスの募集となります。

開発環境：
フロントエンド：Typescript(Next.js, Tailwind CSS, nx)
バックエンド：kotlin(Ktor, Ruby on Rails, Quarkus)
その他：AWS - EKS, S3, Route53, ParameterStore、GCP - Compute, Cloud Run, Storage
Github Actions, Sentry, Datadog, IntelliJ IDEA Ultimate, Github Copilot
MySQL, MongoDB, Redis(データキャッシュ用), BigQuery(データ分析用)

・SOAPのような通信を行うEJBバッチ開発
・Javaリーダーポジション
※SOAP：Simple Object Access Protocolの略で、ウェブサービス間で情報を交換するためのプロトコル
※EJB：企業向けのJavaプログラミングモデル、大規模システムやエンタープライズアプリ開発を効率的に行うための標準的な技術

・エンドユーザー：某エネルギー事業者様
・上記企業にて生成AIとドローンを用いたシステムを開発中
・この新システムは、LLMモデルを用いたAIソリューションとして、PoCを含むインフラ環境の構築からアプリケーション開発までを含んでいる
・マルチモーダルAI（画像処理や画像解析など）を活用した先進性の高いプロジェクト
・現在、開発者とコンサルタントが先行して参画中

・POC内で即時解決を求められる自然言語処理タスク (デバッグ含む) 群を着実にさばいていく

・Pythonによる実験コーディングおよび運用システム実装(testコード記述)
・AWSの基礎知識
・Typescriptで書かれたアルゴリズムの読解能力
・自然言語処理の基礎知識(書き下しや、LLMのロジックなどの概念を知っている）
・大規模言語モデルのプロンプトチューン・ファインチューン
・RAGに関する知識がある